聚焦人工智能技术前沿与治理 中外专家学者国际论坛建言献策******

　　中新网北京12月5日电 (记者 孙自法)2021人工智能合作与治理国际论坛“人工智能技术前沿与治理”主论坛，12月5日在清华大学以线上线下结合方式举行，中外人工智能(AI)领域专家学者聚焦人工智能技术前沿与治理这一主题，发表主旨演讲建言献策，并深入研讨交流。

　　美国国家科学院院士、美国艺术与科学院院士、约翰·贝茨·克拉克奖得主、斯坦福大学商学院技术经济学教授、以人为本人工智能研究所副所长苏珊·阿西(Susan Athey)认为，大学在指导人工智能创新方面可以发挥优先引导的关键作用。由于私营部门的技术人员缺乏伦理、哲学方面的训练，难以开发出具有可解释性的算法框架，深化这类研究能够在人工智能治理的问题识别、建立开发实践框架、提供指引等方面发挥重要作用。此外，由于数据可以带来巨大的规模效应，当前“软件即服务”的平台经济模式已非常普及。人工智能和数据需求可能带来“伪”市场集中，因此，未来对“机器换人”的预测非常具有挑战性，需要重新关注和思考人工智能如何用于应对老龄化等公共管理问题，使基于人工智能的公共服务变得更加高效。

　　国际人工智能协会前主席、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员约兰达·吉尔(Yolanda Gil)指出，由于人类对智能机制认知不足、智能行为本身的复杂性、观测手段的有限性以及个体知识、职业、信仰、文化背景等的差异性，导致当前人工智能研究中面临着一系列挑战，因此，需要加强人工智能基础研究工作，这需要跨领域、跨学科的共同努力。当前，理解人工智能机理和构建人工智能世界模型是人工智能研究面临的两大挑战。一方面，理解人工智能机理需要构架“感知-思考-行动”的智能模型，加强对大脑思维机理的理解，建议借鉴神经科学研究联合体的有益经验，建立全球性的人工智能研究数据库，形成全球共享的研究社区。另一方面，构建人工智能世界模型则需要建立在人类经验、社会习俗、专业技能的基础上，建议建立类似于自由协作式的知识库，通过全民民众参与，推动知识在全球层面共享。

　　中国科学院院士、清华大学人工智能研究院名誉院长、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员张钹表示，由于深度学习等算法存在不可解释性，导致前两代人工智能算法存在着公平性、安全性问题和不可靠、不可信等缺陷。发展第三代人工智能关键在于发展可解释的、鲁棒的人工智能理论和方法，开发安全、可信、可靠、可扩展的人工智能技术，以“数据驱动+知识驱动”构建支持可解释的人工智能算法的深度学习平台，赋能人工智能安全与防御优化。从数据中真正获取智能要靠知识的帮助与引导，并需要政策法规对数据使用的正确规范，充分利用知识、数据、算法和算力四个要素结合，推动人工智能的创新发展。

　　中国工程院院士、北京大学信息科学技术学院院长、鹏城实验室主任、清华大学人工智能国际治理研究院学术委员高文认为，当前人工智能发展处于新一代人工智能向强人工智能发展的关键阶段，至2030年，中国人工智能发展总体要达到世界领先水平。从战略问题看，中美欧三方在人工智能人才、研究、开发、应用、硬件、数据等方面竞争激烈，当前中国人工智能发展在战略政策、数据资源、应用场景、潜力人才方面具有优势，而在基础理论、原创算法、关键部件、国际平台、高级人才等方面还存在短板。从战术问题看，人工智能2.0需采用基于大数据的统计AI解决大规模AI应用需求，鼓励各种可能的强人工智能探索，“可解释机器学习+推理”和“仿生系统+AI大算力”是可能的技术路线图；在安全问题层面，强人工智能的安全风险主要来源于模型的不可解释性、算法和硬件的不可靠性和自主意识的不可控性，人工智能2.0应采用DPI与“防水堡技术”解决数据安全与隐私保护，重视探索人工智能伦理问题，并基于“理论-技术研究-应用”的阶段性采取不同的风险防范策略。

　　美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、清华大学高等研究院双聘教授沈向洋表示，AI已经应用于生活和工作的方方面面，目前甚至在法律上也具有一定的应用，比如美国已经有很多法庭用机器学习和人工智能方法帮助判刑，包括决定刑期这样非常重要的问题。但是我们还无法理解一些AI决策的缘由。未来发展过程中我们不能只看见AI决策的“黑箱”，应该打开“黑箱”，探究和理解其中的具体内容和因果关系，我们一定要做可解释性的AI。同时，他提到负责任的AI应具备公平性、可靠性、隐私性、包容性、透明性和责任性的特点，作为新兴领域，还需要向其他领域学习，从而更好的服务于人类。

　　中国工程院外籍院士、清华大学智能产业研究院院长、人工智能国际治理研究院学术委员张亚勤指出，“碳中和”是人类能源结构的又一次变革。“碳中和”既是可持续发展的必然选择，又是产业结构调整和发展的重大机遇。企业在“碳中和”背景下都面临转型增效的压力。人工智能+物联网是智联网，智联网可以赋能绿色计算，助力“碳中和”。智联网助力“碳中和”主要包括三个环节：首先，由数据驱动和人工智能优化引擎来实现智能决策。其次，多参数全链系统配置优化。最后，通过多源多维异构感知融合实现智能感知。智联网可用于能源融合、降低ICT产业的碳排放和推动新兴产业发展等。他还介绍了智联网赋能的绿色计算平台的框架，该平台包括人工智能驱动节能减排和高能效人工智能系统，应用路径包括绿色园区和工业节能。

　　2021人工智能合作与治理国际论坛由清华大学主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办，国际支持机构为联合国开发计划署。论坛为期两天，设有三场主论坛、一场特别论坛和七场专题论坛。“人工智能技术前沿与治理”主论坛由清华大学计算机科学与技术系教授、人工智能研究院常务副院长孙茂松主持。(完)

会打游戏，就能成为电竞选手？******

　　中新网北京2月2日电 (金旭 徐文欣)指尖争锋，争分夺秒；英雄出击，狭路相逢。很多人羡慕电竞选手的风光无限，也有很多人将电子竞技与打游戏画上等号。但他们了解真实的电竞世界吗？

　　“俱乐部的生活比较单调，除了睡觉、吃饭、洗漱，基本所有时间都在进行高强度训练。每天中午12时左右起床，下午2时前到训练室，经常训练到次日凌晨。”作为职业选手的shad0w，早已习惯了电竞选手的枯燥生活。

　　近日，在中新社“东西问·中外青年对话”中，中国互联网协会电子竞技工作委员会副主任委员李杰、中国传媒大学动画与数字艺术学院副院长陈京炜、《王者荣耀》职业选手曹志顺(游戏ID：久诚)、意大利华裔《英雄联盟》职业选手赵志强(游戏ID：shad0w)就中国电竞产业展开对话，畅聊电竞选手的职业发展之路。

　　如果你走进电竞选手的生活，便会深感他们训练的辛苦与生活的单调。其实，电子竞技选手需要体力、脑力、手眼协调等多方面的高度协作才能胜任。

　　即便如此，电竞选手也常被贴上“不务正业”“网瘾重灾区”的标签。shad0w表示，自己从“网瘾少年”到顶级选手，也曾不被父母理解，但随着社会对电竞职业认可度的提升及自身取得优异成绩，家人也转变观点，支持他的电竞事业。

　　久诚在电竞中收获了成长，他叮嘱有电竞梦的青少年，电竞不是无节制沉溺于游戏的借口，成为职业选手需要天赋，也需要艰苦的训练，希望大家不要因为过度游戏而忽略了日常生活和学业。

　　“电子竞技不等于打游戏。”陈京炜说，冠军是电竞选手的目标，快乐则是游戏玩家的追求。电竞选手在比赛中体现出来的勇往直前和无所畏惧与竞技体育精神相通，它们跨越文化，激励着一代代中外青年，也激励着国内的电竞生态走向成熟。

　　“作为集科技、竞技、娱乐与社交于一身的新兴体育产业，电竞链条价值凸显，产业联动效应不断提升。”李杰表示，近年来，电竞职业联赛不断“破圈”，社会对电竞的认同与日俱增，加之游戏直播行业和手游产品的迅速兴起，中国电竞产业增长势头强劲。

　　李杰说，1999年10月1日，中国最早的电子竞技俱乐部成立。彼时，听说过“电竞”这个词的中国人寥寥无几，当下，中国电竞用户已超5亿人，成为全球最大的电竞市场。

　　与此同时，中国电竞产业的繁荣也对各类人才提出更多的要求。

　　针对越来越多的高校开设电竞专业，陈京炜表示，电竞是一个非常长的产业链，可以分上游、中游、下游。上游主要集中在游戏研发；中游包括赛事组织、运营和导编播；下游直接面向受众，包括竞技员、俱乐部、解说等。虽然不同学校对培养方向和细分领域的选择会有所侧重，但都集中在培养上游和中游的电竞专业人才上，倾向于理论和实践相结合的教学模式。(完)